import seaborn as sns
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Data for USA and Romania
data = {
    'Category': ['USA', 'Romania'],
    'Records': [339, 273],
    'Coefficient 1': [10.32848944, 3.84459308],
    'Coefficient 2': [-3.38749103, -1.70610293],
    'Intercept': [37.7996494968485, 5.371425061231537],
    'Coach Change Effect': [10.328489444137247, 3.84459307661466]
}
#比赛结束前最后一天售后群发布无水印可视化结果+无标注代码【可直接提交】为了防止倒卖， 论文写作过程中遗留数个致命问题，无关代码，该问题解决方式仅在官网授权售后群答疑，盗卖方式购买资料不提供答疑，感谢理解 美赛资料助攻购买链接+说明https://docs.qq.com/doc/p/f3dc6bffbf4dab58dbdfd3e5e5de18a2ad974216
# Create DataFrame
df = pd.DataFrame(data)

# Set up the figure with a larger size
plt.figure(figsize=(14, 10))

# Plot Number of Records#比赛结束前最后一天售后群发布无水印可视化结果+无标注代码【可直接提交】为了防止倒卖， 论文写作过程中遗留数个致命问题，无关代码，该问题解决方式仅在官网授权售后群答疑，盗卖方式购买资料不提供答疑，感谢理解 美赛资料助攻购买链接+说明https://docs.qq.com/doc/p/f3dc6bffbf4dab58dbdfd3e5e5de18a2ad974216
plt.subplot(2, 2, 1)
sns.barplot(x='Category', y='Records', data=df, palette='coolwarm')
plt.title('Number of Records', fontsize=14)
plt.ylabel('Count')

# Plot Coefficients
coefficients_df = df[['Category', 'Coefficient 1', 'Coefficient 2']].melt(id_vars='Category', var_name='Coefficient', value_name='Value')
plt.subplot(2, 2, 2)
sns.barplot(x='Category', y='Value', hue='Coefficient', data=coefficients_df, palette='coolwarm')
plt.title('Model Coefficients', fontsize=14)
plt.ylabel('Coefficient Value')

# Plot Intercepts#比赛结束前最后一天售后群发布无水印可视化结果+无标注代码【可直接提交】为了防止倒卖， 论文写作过程中遗留数个致命问题，无关代码，该问题解决方式仅在官网授权售后群答疑，盗卖方式购买资料不提供答疑，感谢理解 美赛资料助攻购买链接+说明https://docs.qq.com/doc/p/f3dc6bffbf4dab58dbdfd3e5e5de18a2ad974216
plt.subplot(2, 2, 3)
sns.barplot(x='Category', y='Intercept', data=df, palette='coolwarm')
plt.title('Model Intercepts', fontsize=14)
plt.ylabel('Intercept Value')

# Plot Coach Change Effect
plt.subplot(2, 2, 4)
sns.barplot(x='Category', y='Coach Change Effect', data=df, palette='coolwarm')
plt.title('Coach Change Effect', fontsize=14)
plt.ylabel('Effect Value')

# Adjust layout to prevent overlap
plt.tight_layout()
plt.show()
